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Reconhecimento de objetos tridimensionais utilizando distância de exemplos em espaços gerados pela regressão linear
Protocolo do SIGProj:   177388.860.47939.22042014
De:31/07/2014  à  31/07/2015
 
Coordenador-Extensionista
  Edson Takashi Matsubara
Instituição
  UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Unidade Geral
  FACOM - Faculdade de Computação
Unidade de Origem
  GAB/FACOM - Gabinete do Diretor
Resumo da Ação de Extensão
  Este trabalho faz parte de um projeto maior que tem por objetivo desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina capazes de aprender conceitos tridimensionais em tempo real. Grande parte dos reconhecedores de objetos, considerados estado da arte, são obtidos de algoritmos de aprendizado de máquina com alto custo computacional. O objetivo deste trabalho é adaptar o algoritmo proposto em Naseem2010 para nuvem de pontos para reconhecimentos de padrões. O algoritmo modifica a regressão linear para construção de espaços de representações específicas para as classes e a projeção de novos pontos nestes espaços determinam a classificação de exemplos. Apesar de sua simplicidade, os resultados obtidos pela técnica é considerado estado da arte em diversos problemas de reconhecimento de face. O desenvolvimento deste plano de trabalho estende e modifica o problema para reconhecimento de objetos e em espaços tridimensionais.
Palavras-chave
   aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, nuvem de pontos
Público-Alvo
  
Situação
  Atividade
Contato
  
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